package com.yequan.leetcode.heap.maxSlidingWindow_239;

import java.util.PriorityQueue;
import java.util.Queue;

/**
 * //给定一个数组 nums，有一个大小为 k 的滑动窗口从数组的最左侧移动到数组的最右侧。
 * //你只可以看到在滑动窗口内的 k 个数字。滑动窗口每次只向右移动一位。
 * //
 * //
 * // 返回滑动窗口中的最大值。
 * //
 * //
 * //
 * // 进阶：
 * //
 * // 你能在线性时间复杂度内解决此题吗？
 * //
 * //
 * //
 * // 示例:
 * //
 * // 输入: nums = [1,3,-1,-3,5,3,6,7], 和 k = 3
 * //输出: [3,3,5,5,6,7]
 * //解释:
 * //
 * //  滑动窗口的位置                最大值
 * //---------------               -----
 * //[1  3  -1] -3  5  3  6  7       3
 * // 1 [3  -1  -3] 5  3  6  7       3
 * // 1  3 [-1  -3  5] 3  6  7       5
 * // 1  3  -1 [-3  5  3] 6  7       5
 * // 1  3  -1  -3 [5  3  6] 7       6
 * // 1  3  -1  -3  5 [3  6  7]      7
 * //
 * //
 * //
 * // 提示：
 * //
 * //
 * // 1 <= nums.length <= 10^5
 * // -10^4 <= nums[i] <= 10^4
 * // 1 <= k <= nums.length
 * //
 * // Related Topics 堆 Sliding Window
 *
 * @author : Administrator
 * @date : 2020/3/28
 */
public class MaxSlidingWindow {


    public static void main(String[] args) {
        int[] nums = new int[]{1, 3, -1, -3, 5, 3, 6, 7};
        MaxSlidingWindow maxSlidingWindow = new MaxSlidingWindow();
        int[] res = maxSlidingWindow.maxSlidingWindow(nums, 3);
        for (int i = 0; i < res.length; i++) {
            System.out.println(res[i]);
        }
    }

    /**
     * 大顶堆法
     *
     * @param nums
     * @param k
     * @return
     */
    public int[] maxSlidingWindow(int[] nums, int k) {

        Queue<Integer> heap = new PriorityQueue<>((n1, n2) -> n2 - n1);
        int[] res = new int[nums.length - k + 1];

        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
            int start = i - k;
            if (start >= 0) {
                heap.remove(nums[start]);
            }
            heap.offer(nums[i]);
            if (heap.size() == k) {
                res[i - k + 1] = heap.peek();
            }
        }
        return res;
    }

}
